基于移动4G的株距自适应玉米收割机优化设计

为了提高玉米收割机的株距的自适应能力、降低漏采率、提升工作效率,设计了一种新的株距自适应玉米收割机,大大提高了玉米收割机的作业精度和效率。依据移动4G信号的传播特性,设计了玉米株距实时测量系统,针对中国4G现场测试环境,研究提出了一种电波传播特性测量与建模方法,结合高性能测试仪器和虚拟仪器技术设计构建了3.5GHz测量系统。测量得到的株距量由A/D转换器转换为数字信号,再由单片机进行处理,对执行末端发出指令,调整玉米收割机割台分禾器的间距,从而可以对不同株距的玉米进行收割作业。对设计的玉米收割机进行测试发现:其株距自适应能力较好,可以随株距的变化自动调整分禾器间距,玉米穗的漏采率和破碎率较低,符合高精度作业玉米收割机的设计要求,为玉米自动化收割机械装置的研究提供了较有价值的参考。     

间距自适应差速玉米摘穗辊设计与试验

分析了影响卧辊式玉米收获机摘穗过程中作业质量的主要因素。通过改变摘穗辊间距以适应不同直径的玉米秸秆,有效解决了玉米收获机工作时堵塞的问题。通过两摘穗辊转速不同步的办法减少了玉米果穗的掉粒损失。通过CATIA软件对间距自适应差速摘穗辊进行了建模,并通过ADAMS软件与间距固定摘穗辊进行了仿真对比分析,通过ADAMS仿真试验,确定了内外摘穗辊的最佳转速,即内侧摘穗辊转速为900 r/min,外侧摘穗辊转速为860 r/min。田间试验中无秸秆堵塞摘穗辊现象发生,且籽粒破损率和损失率之和为0.11%,远小于国家标准的5%。     

高低辊组合式鲜食玉米柔性剥皮装置设计与试验

针对我国鲜食玉米收获过程中剥皮装备机械工作效率低、剥皮损坏率高等问题,在现有剥皮装置结构的基础上,设计了一种“柔性分段辊型+螺旋调节架”组合式和橡胶频率振动板相匹配的柔性剥皮装置。根据鲜食玉米物理特性,对鲜食玉米剥皮过程进行力学与运动学分析,确定了影响剥皮性能的主要因素,并对该剥皮装置进行了结构设计及参数分析。运用ANSYS Workbench/LS-DYDA模块对鲜食玉米果穗剥皮过程进行仿真,根据理论分析和仿真结果设计了剥皮样机,开展了剥皮试验。为获得样机最佳试验物料,以果穗长度、果穗直径、果穗含水率作为试验因素进行单因素试验,确定长度为260～280 mm、直径为64～66 mm、含水率为66.5%～69%的果穗作为剥皮机正交试验物料的样品。利用Design-Expert软件设计三因素三水平正交试验,以剥皮辊转速、剥皮辊倾角和振动板振动频率作为试验因素,以苞叶剥净率、籽粒破损率作为试验指标。结果表明：对苞叶剥净率和籽粒破损率影响由大到小均为剥皮辊转速、剥皮辊倾角、振动板振动频率;最优参数组合为：剥皮辊转速478.72 r/min、剥皮辊倾角8.05°、振动板振动频率259.20次/...     

基于ADAMS的玉米收割机主要部件仿真分析

采用离散梁法建立玉米秸杆模型,利用UG建立分禾器和摘穗辊模型,导入ADAMS后添加相应约束进行仿真分析。通过该方法实现了分禾器和摘穗辊参数设计的系列化,得到了满足实际需要的三维模型,缩短了开发周期,为新型自走式玉米收割机的研制提供了一定的理论依据。     

玉米剥皮机部件改进设计及三维仿真应用

我国北方气候干燥,较适宜种植玉米、小麦等半干旱性农作物。玉米种植及收割均简单易行,唯一较难展开的工作是剥皮工作,而玉米剥皮机的出现极大地提高了玉米剥皮效率。当前,玉米剥皮机仍旧存在一些弊端导致剥皮效率不佳,为进一步提升机器工作效率,需对玉米剥皮机关键部件进行改进。因此,对玉米剥皮机部件改进进行了分析,并展开了三维仿真。     

水平式玉米搞穗装置的设计

本文介绍了一种专利机具“水平式玉米摘穗装置”的设计、主要机构及基本参数的确定。     

基于RecurDyn的玉米秸秆调质装置设计与仿真

玉米秸秆调质部件是玉米收获机的关键部分,其工作性能直接影响秸秆调质的效果。设计了新型秸秆调质装置,采用多体动力学仿真技术,建立工作部件数字样机和秸秆模型。搭建综合仿真分析平台,开展秸秆输送、调质运动过程综合分析,研究结果与物理试验过程一致,较好地再现了玉米秸秆在作业中的输送、喂入和调质过程。      

基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制

运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。     

基于自适应惩罚遗传算法的给水管网优化设计

针对给水管网遗传优化设计中常规惩罚函数边界约束条件存在的问题,提出了一种能根据每代计算结果自适应调节惩罚因子的自适应惩罚遗传算法,并应用改进遗传算法寻求管网投资最小的设计方案.研究表明,应用该方法能够更有效地搜索最优解,可节约工程费用2.29%～12.01%,在工程优化设计中有一定的实用价值.     

基于无线传感网络湿度自适应的折射式喷灌喷头设计

为了降低风和蒸发因素对喷灌效果的影响,针对我国农业种植的分散和多样性特点,提出了一种适用于生态农业的节水喷灌喷头结构,并设计了具有无线传感网络湿度自适应感应能力的电控阀门,可以根据土壤的湿度情况自动实时灌溉作业,从而有效节约了水资源。本设计的节水喷灌喷头在结构上增加了反向补气嘴,使喷头可以完成直射、步进和反向旋转动作,灌溉系统使用短距离无线通信协议,构建了无线通信网络,使用MSP4 3 0和CC2 4 2 0为主要部件搭建了硬件平台。利用田间试验的方法对喷灌喷头的性能进行了测试,结果表明:传感器采集数据的误差均在精度允许的范围内,采集数据的可靠性较好,节水喷灌喷头可以有效的节约利用水,节水率较高,并且灌溉耗时短,提高了灌溉的质量和效率。     

基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿.由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析.仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性.     

基于Linux环境网上辅助答疑网站的设计

论述了应用于Linux操作系统下，采用服务器端内置式的脚本语言PHP作为开发工具、MYSQL数据库作为后台支持的辅助答疑网站的设计，描述了该系统各主要模块的功能及主要实现技术。     

基于SolidWorks轴类零件优化设计

阐述利用SolidWorks对轴类零件的建模方法。通过SolidWorks中的Simulation有限元分析软件对零件模型进行静力学分析,不用经过复杂的数学运算就可以校核轴的设计合理性。通过评估优化算例进行优化,实现轴类零件的最优化设计,设计过程中要抓住设计参数间的关系及其对强度的影响。     

基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,提出了一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法.该方法基于纯追踪模型进行农业机械路径跟踪控制,结合农业机械运动学模型来确定车轮期望转向角;采用模糊自适应控制在线自适应地确定纯追踪模型中的前视距离,提高了路径跟踪的精度.农业机械的路径跟踪实验结果表明,路径跟踪的最大误差不超过10 cm,平均误差小于5 cm,完全满足农业机械的作业要求,验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于Boltzmann机人工神经网络的机构优化设计

研究了一种新型优化算法。利用 Boltzm ann机人工神经网络的理论和方法 ,结合模拟退火算法 ,构造合适的求解优化设计问题的人工神经网络 ,将优化问题的寻优过程和 Boltzm ann机的演化过程进行对应 ,将优化问题的目标函数和 Boltzmann机的能量函数相对应。以铰链四杆机构实现给定运动规律为仿真实例 ,进行了验证。     

自适应升降喷杆施药系统的研发

针对传统简易施药机易造成人员中毒、药液喷洒过多易造成环境污染等问题,以及现在温室内用施药机在自适应作物高矮、自主行走、精准施药等方面仍存在一定的局限,北京京鹏环球科技股份有限公司研发了一种自适应升降喷杆施药系统,包括喷药系统、雾化系统、喷杆自动调节系统、控制系统及无轨道自走式底盘等。该施药系统创新性在于温室内与无轨道自走式底盘配合使用,可实现路径导航的自动化、智能化;其喷杆自动调节系统创新性地采用超声波传感器用于探测施药机与农作物施药目标的距离,以便进行精准施药,拟为解决狭小温室空间内自主行走及施药问题提供参考,实现温室内施药的无人化、机械化、自动化、精准化,提高温室内植保装备的机械化水平,改善劳动环境,提高劳动效率。     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的滑窗技术不同,每次时间更新时并不修剪最旧的数据,而是旨在修剪最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。